Defining and Evaluating the Impact of Physician Commitment to Nursing Home Practice: A Population‐Level Cross‐Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical care of complex nursing home (NH) residents in Canada is primarily managed by physicians. While physician commitment to NH practice is assumed to impact care quality, its influence on resident outcomes is inconsistent. This study quantifies commitment among NH physicians in Ontario, Canada, and its association with the quality of care among NH residents. METHODS: We conducted a retrospective cross-sectional study using multiple linked health administrative databases in 2022. We describe the practice patterns of the most responsible physician (MRP) of NH residents. We assessed three measures of commitment, including the proportion of NH practice based on residents, years in NH practice, and the number of NHs a physician worked in. Pearson-scaled Poisson and negative binomial regression models examined the relationship between commitment and resident outcomes, including medication prescriptions, emergency department (ED) visits, hospitalizations, and death. RESULTS: Our study identified 1368 NH MRPs practicing in 628 NHs and caring for 84,914 residents in Ontario. One hundred and fourteen (8.3%) had a ≥ 80% practice commitment to NH. The MRP cohort was generally male, had less than full-time practice, worked in more urban settings, and practiced in various settings beyond NH. We observed mixed associations between measures of commitment and resident outcomes, with some evidence suggesting that higher commitment could be beneficial. Residents receiving care from an MRP with ≥ 80% practice commitment had a reduced rate of ED visits (RR 0.90; 95% CI 0.83-0.99). CONCLUSIONS: Our work is the first to explore the impact of commitment in NH MRPs on resident care quality in Ontario, Canada. While commitment may be a factor, it is not the sole determinant of care quality. Further research is needed to refine how commitment is defined and measured and to consider additional factors beyond the physician, such as infrastructure, NH staff, and team collaboration, in how they influence care quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».